모두의 실험실

판다스에서 사용하는 함수들은 사용자가 일반 파이썬 연산으로 구현도 가능함 하지만 오류검증등 코드를 완성도 있게 구현하는데 시간이 소요되기 때문에 구현 보다는 활용이 더 현명함 하지만 앞서 말한것과 같이 다른사람이 만든 코드를 사용하는것이 항상 옳은 방향은 아님 예를 들어 대량의 데이터를 반복하여 수행하며 직접 코드를 만들어서 사용하는 것이 속도가 더빠르고 이 작업의 핵심이 시간이라면 직접만들어서 사용할 수 밖에 없음 기능과 리소스등을 고려해서 오픈소스를 사용하는 것이 현명함 DataFrame.diff(periods=1, axis=0) diff는 diffence(차이)의 줄임말임 axis가 0이면 행을 의미하며 axix가 1이면 열이며 설정된 axis값을 참조하여 행열을 비교함 axis의 기본값은 0임 p..

python에서 일반적으로 사용하는 함수들과 유사하게 판다스에도 적용가능함 하지만 숫자 1개 가 아니라 dataframe을 가공하는 기능이 추가적으로 존재함 DataFrame.round(decimals=0, args, kwargs) 반올림해주는 함수임 파이썬의 round함수와 동일 decimals는 소수 몇째 자리인지 정의하는 부분 decimals = 1이면 소수2째자리에서 반올림함 decimals = -1이면 일의 자리에서 반올림함 단 출력들은 모두 실수로 반환 number = 35.45275 for i in range(-1,3): print(round(number,i)) print('\n-----------\n') import pandas as pd import numpy as np ## 난수 발생기..

파이썬에서 나머지 거듭제곱과 유사하게 판다스에서도 나머지 거듭제곱이 존재함 나머지는 mod함수 거듭제곱은 pow함수가 있음 그리고 dot이라는 행열곱 연산이 있음 -결과(이미지) DataFrame.mod(other, axis='columns', level=None, fill_value=None) 판다스 사칙연산과 유사하게 mod는 나누기 함수이며 전체 틀은 add와 유사함 import pandas as pd data = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] df = pd.DataFrame(columns = ['col1','col2','col3'],index = ['index1','index2','index3'],data = data) print(df) print('\n---------------..

판다스연산을 시작하기 전에 계속 반복해야 하는것이 있음 판다스는 패키지를 활용하는 것이며 가장 기본적인 형태는 수 없이 반복해도 지나치지 않음 import pandas as pd df = pd.DataFrame() print(df) -결과 (드래그로 확인가능) Empty DataFrame Columns: [] Index: [] 비어있는 데이터프레임을 선언했고 결과는 인덱스와 컬럼이 출력됨 비어있는 데이터프레임이기 때문에 값은 출력되지 않음 주피터 노트북에서는 print()로 출력을 할 수도 있지만 변수 자체를 코딩할 수 있는 Cells에 입력후 출력할 수도 있음 사용자가 시각적으로 편한 방법으로선택가능함 #출력1 print로 출력 import pandas as pd df = pd.DataFrame(col..